基于优化SSD-MobileNetV2的煤矿井下锚孔检测方法
葛淑伟
张永茜
秦嘉欣
李雪
王晓
中国矿业大学( 北京 ) 机电与信息工程学院,北京 100083
摘要：为进一步提高煤矿井下打锚技术的自动化水平和安全性,提出了煤矿井下钢带锚孔自动检测方法.选取兼具检测精度与速度的SSD算法作为检测网络,以轻量化MobileNetV2为骨干特征提取网络建立了锚孔检测模型.针对煤矿井下钢带锚孔目标小、不易检测的问题,优化了先验框的设置,使得先验框进一步与有效感受野匹配,提高识别精度.该锚孔检测模型对于自建数据集中的锚孔目标识别准确率为94.24％,AP达94.08％,取得了较好的检测效果;检测速度可达84.73帧/s;模型大小仅为14.3 MB.模型经TensorRT优化并部署于NVIDIA Jetson Xavier NX硬件平台上,验证了模型的可应用性.
关键词：煤矿自动化SSD算法锚孔检测深度神经网络
分类号：TD67(矿山电工)TP391.41(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2023-04-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 62-70 )
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